In this paper, we developed a working adaptation evaluation system using finger force measurement which interact between material and biological system. The system consists of a finger force transducer, a signal conditioner, an A/D converter, a computer, and a software system for data processing. The finger force transducer is made by a load cell and a special mechanism. The data processing software controls the A/D converter, data monitoring, and data analysis for group classification. The developed system were tested by 4 different materials in left hand and the finger forte transducer in the other hand's thumb and index finger with 16 persons. As the results of experiments, the developed system could measure the finger force quantitatively and classify the measured values into four groups.

한반도 동해에서 Topex/Poseidon위성 고도레이더로부터 관측된 해수면과 울릉도, 포항, 속초의 조위계에서 관측된 해수면을 비교하여 두 자료의 연계성을 분석하고 위성에서 관측된 해수면자료의 객관성을 검증하였다. 1992년부터 1997년 사이에 관측된 T/P MGDR 관측자료로부터 해수면을 추출하기 위하여 대기보정 및 지구물리학적인 보정을 실시하였다. 조위계로부터 관측된 해수면과의 비교를 위해 조위관측소로부터 반경 약 55km내에 위치하는 관측값들을 평균하였다. 위성 해수면과 조위계 해수면을 비교한 결과 내해역에 위치한 포항 및 속초가 외해역에 위치한 울릉도에비해서 낮은 연관성을 보였다. 200일을 기준으로 저역통과필터를 처리했을 때 외해역에 위치한 울릉도는 상관값이 0.91로 매우 높은 유의성을 보였고, 내해역에 위치한 포항 및 속초는 각각 0.58 및 0.65로서 울릉도에 비해서 상대적으로 낮은 유의성을 보였다. 이러한 큰 차이는 M2, S2, K1 분조 등에 의한 조석변형 때문에 발생하는 현상으로 볼 수 있고, 이는 주로 T/P 자료처리에 사용된 조석모델의 오차로 볼 수 있고, 이를 저역통과필터를 적용하여 효과적으로 제거하였다. 대체로 외해역의 경우는 60, 120, 180, 200일의 필터를 순차적으로 처리함에 따라 상호 두 자료간의 유의성이 점차적으로 개선되는 것을 확인할 수 있었으나 내해역의 경우에는 거의 유의성이 개선되지 않는 것으로 확인되었다.

본 연구는 경상북도 춘양지방 금강소나무림(이하 춘양목소나무림)의 식생구조 및 생육밀도를 밝히기 위하여 36개 조사구(단위면적: 100m2)를 설치하고 식생조사를 실시하였다. 36개 조사구는 교목층의 흉고직경의 크기에 따라 군집을 분류한 결과. 군집 I (대경목), 군집 II (대경목), 군집 III(중경목), 군집 IV(소경목)의 4개 소나무군집으로 분리되었고, 교목층은 소나무, 아교목층은 쇠물푸레와 신갈나무, 관목층은 철쭉꽃과 진달래가 우점하였다. 4개 군집의 종다양도는 0.4320~0.9487(단위면적: 400m2)로 낮은 상태이었으며 군집간 유사성이 높았다. 생육밀도 분석결과 흉고단면적은 평균흉고직경 이 작은 군집일수록 낮았으며, 평균흉고직경, 개체수, 최단거 리 간의 회귀분석결과 생육거리(m) = 0.0934×흉고직경(cm)+0.6117, 개체수=242.47×흉고직경(cm)-1.1009, 생육거리=9.643×개체수-0.7016이었다. 아울러 본 군집들은 수령 30~50년생, 낙엽층 두께 0.5~2.5cm, 관목피도율 20% 정도로 송이생육에 적합한 것으로 판단되었다.

깃대봉에서 청옥산에 이르는 능선부의 산림생육현황과 군집구조를 정확히 파악하고자 이 지역에 34개의 방형구(10m×10m)를 설치하여 식생을 조사하였다. 분석한 결과 조사 대상지는 3개의 군집(신갈나무 우점군집, 신갈나무-피나무 우점군집, 신갈나무-물푸레나무 우점군집)으로 분류되었다. 수종간의 상관관계에서는 신갈나무와 소나무; 돌배나무와 백당나무, 회나무; 쇠물푸레나무와 철쭉 소나무; 노린재나무와 물개암나무, 개옻나무, 싸리, 철쭉과 진달래; 병꽃나무와 회나무, 개옻나무, 싸리; 개옻나무와 싸리 등의 수종들간에는 높은 정의 상관이 인정되었고, 신갈나무와 피나무 당단풍 등의 수종간에는 높은 부의 상관이 인정되었다. 본 조사지의 종다양도는 0.5981~0.8150으로 나타났다.

PSC 보의 비파괴 손상검색을 위한 고유진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정법을 제시하였다. 먼저, 고유진동수의 변화를 사용하여 손상의 위치를 예측하는 알고리즘과 고유진동수 1차 섭동 이론에 근거하여 균열크기를 예측하는 알고리즘을 요약하였다 다음으로, 모드형상의 변화로부터 모드민감도의 변화를 감지하고 이를 통해 손상의 위치와 크기를 추정하는 손상지수 알고리즘을 요약하였다. PSC 보의 유한요소모델을 사용하는 수치실험을 통해 고유 진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정 법의 정확성을 검증하였다. 분석결과 두 방법 모두 실험 대상 구조에 도입된 균열의 위치를 정확하게 예측하였으며 균열의 크기를 비교적 근사하게 예측하였다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

1998~2000년에 걸쳐 담배포장에서 거세비나방류 피해와 방제 실태를 조사하고 효율적인 방제 대책을 제시하였다. 담배 산지에서 거세미나방류 피해를 조사하고 경작자와 면담한 결과 거세미나방류 피해는 대체로 경비하였으며, 방제를 요하는 것으로 추정되는 포장은 조사포장 중 9.0~10.2%였으나, 대부분의 면담자들이 담배 이식 전 또는 이식 당시 입제의 살충제를 살포한다고 하였다. 피해발생시기 및 가해습성에 관한 조사 결과로 미루어보면 이식 후 약 2% 이상의 피해주율을 보인 포장에서 유제 또는 수화제를 담배의 지제부 및 주변 토양에 분무하는 것이 보다 효율적인 방제법으로 판단된다.

감꼭지나방의 온도별(15, 20, 25, 3)발육과 생식에 미치는 영향을 조사하였다. 알에서 성충까지의 발육기간은 2에서 96.1일, 에서 43.2일, 3에서 34.6일이 걸렸다. 15에서는 유충기간중 모두 사망하였다. 발육영점온도는 알, 유충, 번데기, 알~성충이 각각 12.2, 13.5, 13.8, 13.4였다. 유효적산온도는 알, 유충, 번데기, 알~성충이 각각 74.0, 331.3, 160.5, 569.9일도 이었다. 부화율, 용화율 및 우화율은 에서 가장 높았다. 산란전 기간과 성충수명은 2에서 12.6일과 29.3일이며, 에서는 3.8일과 8.6일, 3에서 2.5일과 7.0일이었다. 1세대에 요하는 평균기간(T)은 온도가 높아질수록 짧았으며, 순증식률(R )은 2와 3에서 낮았다. 내적자연증가율(r )은 에서 0.066로 가장 크게 나타내었다.